Airflow MCP

🚀 Airflow MCP サーバー

このプロジェクトは、Apache Airflow と統合されたモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーです。Airflow の DAG 実行を管理および監視するための様々なツールを提供します。DAG のトリガー、DAG の状態の取得、データのバックフィル、ログの取得などの操作をサポートしています。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Airflow MCP サーバーの基本的な使い方を説明します。

✨ 主な機能

• DAG のトリガー (trigger-dag): 指定した DAG の実行をトリガーします。
• DAG の有効化 (enable-dag): 指定した DAG を有効にします。
• 日次レポートの取得 (get-daily-report): 指定した期間内のすべての DAG 実行の集計レポートを取得します。
• すべての DAG の一覧表示 (list-dags): 利用可能なすべての DAG を一覧表示します。
• DAG 実行レコードの一括取得 (list-dag-runs): DAG の実行レコードを一括で取得します。
• DAG 実行状態の取得 (get-dag-status): 特定の DAG の実行状態を取得します。
• DAG ログの取得 (get-dag-logs): DAG 実行のログを取得します。
• DAG のバックフィル (backfill-dag): 指定した日付範囲の DAG データをバックフィルします。

💻 使用例

基本的な使用法

{
  "mcpServers": {
    "airflow": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "airflow-mcp"
      ],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_BASE": "http://localhost:8000/api/v1",
        "AIRFLOW_USERNAME": "admin",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "admin"
      }
    }
  }
}

📦 インストール

以下の手順に従って、Airflow MCP サーバーを開発環境にセットアップします。

1. コードを同期します。
2. mcp_config.json を編集し、Airflow の設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "airflow": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/airflow-mcp",
        "run",
        "airflow_mcp.py"
      ],
      "env": {
        "AIRFLOW_API_BASE": "http://localhost:8000/api/v1",
        "AIRFLOW_USERNAME": "admin",
        "AIRFLOW_PASSWORD": "admin"
      }
    }
  }
}

3. Airflow インスタンスを起動します。

mkdir ~/airflow-docker
cd ~/airflow-docker
curl -LfO 'https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.8.3/docker-compose.yaml'
cat << EOF > .env
AIRFLOW_UID=$(id -u)
AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES=false
AIRFLOW__CORE__EXECUTOR=SequentialExecutor
EOF
docker compose up -d

🤝 コントリビューション

コードの貢献を歓迎します！Pull Request を送信し、プロジェクトのコーディング規約に従ってください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。